編者按

網絡架構為不同使能技術提供基礎框架、支撐目標服務與應用，是6G移動系統的基石。未來，新的應用需求、新的技術趨勢以及5G實踐經驗是下一代移動網絡6G發展的三大驅動力。因此，在設計6G移動網絡架構時，應繼承5G移動網絡的成熟技術和理念，有效解決5G網絡面臨的挑戰。

中國工程院院刊《Engineering》2022年第1期刊發中國移動集團級首席專家劉光毅研究團隊的《6G移動網絡架構SOLIDS——驅動力、特征及功能拓撲》一文。文章回顧了移動網絡架構演進的歷史和驅動力，提出了6G移動網絡的邏輯功能架構。文章提出的“三層四面”6G網絡架構由六大基本網絡特征構成，即柔性、按需服務、至簡、內生智慧、數字孿生和內生安全；該網絡架構可以有效解決5G網絡面臨的高成本、高功耗、操作和維護難等主要問題，可在無需人工參與的情況下支持網絡的自生成、自修復、自演進和自免疫。

一、引言

第五代（5G）移動通信系統由第三代合作伙伴項目（3GPP）定義，可滿足2020年以后三種典型應用場景的需求，即增強移動寬帶（eMBB）、海量機器類通信和超高可靠低時延通信（URLLC）。5G將開啟萬物互聯的新時代，成為各行各業創新發展的助推器。

5G網絡自2019年開始全球商用。截至2020年年底，全球已建成129個5G網絡。早期的5G網絡旨在滿足eMBB場景需求，如云游戲、高清視頻、增強現實和虛擬現實。隨著研究推進，URLLC能力被引入5G系統，這將助力工業互聯網和企業應用的發展。

5G的商用將促進人工智能（AI）、云計算、大數據技術的應用。5G不僅深刻地改變了人們的生活方式，還加速了整個社會的信息化和數字化，推動社會走向“數字孿生和智慧泛在”。如圖1所示，在全新的“數字孿生”世界中，每個物理實體都有一個虛擬映射。物理世界中人與人、人與物、物與物之間的信息與智能傳遞，可通過數字世界來實現。數字世界是對物理實體的模擬和預測，能準確反映和預測物理世界的真實狀態。在數字世界提前干預，可預防物理世界中意外事故和自然災害的發生。“數字孿生”世界將有利于進一步解放人類，提高人們的生活水平、生產效率和社會治理水平，實現“數創世界新，智通萬物靈”的美好愿景。

圖1 數字孿生世界。

數字孿生世界將催生更多新的移動網絡應用場景，如通感互聯網、全息交互、數字孿生人、智能交互、智能交通、精準醫療等。如圖2所示，這些場景需要更高的網絡能力，如更高的數據速率、更低的延遲、更精確的定位、更確定的服務質量（QoS）等，這將推動5G移動網絡向下一代網絡演進，即第六代（6G）移動通信系統。

圖2 5G關鍵性能指標（KPI）與6G KPI的對比。DL：下行鏈路；UL：上行鏈路；CP：控制面；UP：用戶面。

網絡架構是6G移動系統的基石，它為不同使能技術提供基礎框架，來支撐目標服務與應用。本文提出了一種可以應用于6G移動通信系統的邏輯網絡架構，并提出6G移動網絡六大特征。在提出網絡架構之前，有必要先對網絡演進的驅動力進行分析。

網絡演進的第一個驅動力是2030年新應用和新場景帶來的新需求。如上所述，5G的商業化激發了人們對下一代移動網絡的想象和期待。一方面，新的業務/應用和用例將被開發出來，它們需要更高的網絡性能，如更高的數據速率、更低的時延、更高的可靠性、更高的定位精度，這些都超出了5G系統的能力范圍。另一方面，6G網絡需要提供全新的網絡能力，如內生智能和內生安全。

網絡演進的第二個驅動力是信息、通信和數據技術（ICDT）的深度融合，這將推動網絡的服務能力和運行效率全面提升。計算、存儲等資源將從中心擴展到邊緣，網絡也將具備內生計算能力和資源感知與控制能力。邊緣AI和分布式AI在當今越來越流行，這促使我們在網絡設計中考慮AI部署方法，支持實時AI應用。與此同時，數據治理已然成為趨勢，在網絡設計中也需要考慮數據安全與合規、數據分析與應用、數據安全流通等技術的應用。

網絡演進的第三個驅動力是5G網絡面臨的問題和挑戰。在設計6G移動網絡架構時，應繼承5G移動網絡的成熟技術和理念，深刻吸納5G網絡在系統設計、商業部署和運營經驗等方面的教訓。此外，為了保證6G網絡的成功和可持續發展，5G網絡面臨的高建設成本（CAPEX）/運營成本（OPEX）、高功耗、運維難度大等問題和挑戰也需要在6G中得到有效解決。

本文組織結構如下：第2節回顧了移動網絡架構演進的歷史。第3節總結了6G移動網絡架構創新的驅動力。第4節提出了一個稱為SOLIDS的三層四面邏輯網絡架構。“SOLIDS”一詞由六大6G網絡特性的第一個字母組成，即柔性（soft）、按需服務（on-demand fulfillment）、至簡（lite）、內生智慧（native intelligence）、數字孿生（digital twin）和內生安全（native security）。這些網絡特征將在第5節中詳細闡述。最后，第6節總結全文。

二、移動網絡架構演進的歷史

（一） 網絡架構演進

隨著移動通信技術的發展，移動網絡架構也在不斷變革。第三代（3G）移動網絡采用三層架構，如圖3（a）所示。第四代（4G）移動網絡采用全互聯網協議，結構縮減為兩層，包括基站（eNodeB）和演進分組核心網（EPC）。如圖3（b）所示，EPC的主要組成部分包括移動性管理實體（MME）、歸屬用戶服務器（HSS）、服務網關（S-GW）和分組數據網絡網關（P-GW）。得益于這種扁平網絡結構以及控制平面（CP）與用戶平面（UP）的分離，端到端數據傳輸延遲得到大大縮減。5G網絡架構通過引入信息技術（IT）實現了核心網（CN）架構的變革，包括服務化架構（SBA）、CP與UP的進一步分離、網絡切片等，如圖3（c）所示。

圖3 網絡架構演進。（a）3G網絡架構；（b）4G網絡架構；（c）5G網絡架構。UE：用戶設備；RNC：無線網絡控制器；MSC：移動交換中心；GMSC：網關MSC；HLR：歸屬位置寄存器；SGSN：GPRS服務支持節點；GGSN：GPRS網關支持節點；CS：電路交換；PS：分組交換；PSTN：公共交換電話網絡；eNodeB：演進型Node B；DN：數據網絡；PDN：分組數據網；NSSF：網絡切片選擇功能；NEF：網絡開放功能；NRF：網絡存儲庫功能；PCF：策略控制功能；AUSF：認證服務器功能；AMF：接入和移動性管理功能；SMF：會話管理功能；UDM：統一數據管理；UPF：用戶面功能。

為滿足2020年典型應用場景的多樣化業務需求，5G網絡引入了基于軟件定義網絡（SDN）和網絡功能虛擬化（NFV）的網絡切片技術，通過專用邏輯或虛擬網絡提供適當的功能和處理能力，來滿足QoS、隱私性、安全性等業務需求。網絡切片有望為5G網絡提供彈性擴容、快速功能升級和網絡功能按需部署的能力。通過網絡切片，可以實現在單一網絡中支持企業和行業應用的多樣化業務需求。

無線接入網（RAN）通過將集中單元（CU）和分布式單元（DU）分離，實現靈活部署。一方面，可以通過集中部署CU來降低網絡成本，比如將CU與多接入邊緣計算和（或）UP功能部署在同一基礎設施平臺上；另一方面，可以將DU部署在盡可能靠近用戶的位置來滿足URLLC業務需求，提升無線網絡的可擴展性。

（二）不斷演進的5G系統

早期對工業互聯網和企業應用場景的研究表明，5G CN相對于OTT運營商的網絡復雜得多，對多樣化業務需求的適應性還需進一步提高。5G網絡功能或網元之間接口的開放性及軟硬件的分離，對5G CN的測試驗證工作帶來巨大壓力。5G CN的運行與維護已經成為傳統移動運營商的一大挑戰。

目前網絡切片的主要工作由CN完成，RAN和傳輸網（TN）仍然需要付出較大的努力來支持端到端網絡切片。3GPP仍在持續推動網絡切片的標準化工作，以支持網絡切片的自動化管理和編排。

此外，5G移動運營商還面臨著成本高、基站功耗高，以及由于5G與傳統3G/4G網絡的互操作帶來的運維復雜度高等挑戰。

為應對5G網絡高功耗的挑戰，引入了一些基站智能節能方案，包括載波關斷、射頻前端關斷、時隙關斷、符號級關斷等。此外，通過5G和4G系統之間的負載均衡，可實現輕負載5G基站的關斷。

為了解決運維效率低的問題，3GPP等標準化組織正被引入AI技術。在3GPP服務和系統方面第5工作組（SA5）中，除了將自組織網絡的工作從4G擴展到5G之外，還設立了自治網絡相關工作項目，這些工作項目受到了業界廣泛關注。在這些工作項目中，“自治網絡分級”將網絡自治定義為電信系統在最小或沒有人工干預的情況下由自身管理的能力，并描述了自治能力在網絡管理工作流中的六個級別的應用?！伴]環通信服務保證”描述了開放和封閉控制循環的概念，以及閉環通信服務保證的用例、需求和模型。在“意圖驅動的移動網絡管理”中，3GPP研究了能夠簡化管理接口的概念、場景和解決方案。“管理數據分析服務”利用AI和機器學習（ML）技術為管理系統帶來智能化和自動化，并通過處理和分析網絡數據產生價值。一些移動運營商和制造商也在合作研究自治網絡，旨在實現O&M的“零接觸”。在參考文獻[23]中，使用39個場景來識別運營商和垂直行業在業務和自動化方面面臨的挑戰，對這些場景的分析派生出架構、功能和操作需求。自治網絡的框架在參考文獻[23]中也有定義。

但是，受限于當前網絡架構，對AI在運維方面的應用，只能逐個案例分析，并且以“打補丁”的方式應用到網絡中。AI帶來的網絡效率提升遠低于預期。為了進一步提高效率，未來需要一個內生智慧的網絡架構。

為了解決5G網絡部署帶來的高成本問題,多家移動運營商和制造商共同推進開放式RAN（OpenRAN）項目，該項目旨在開放基站不同模塊之間的接口，并基于白盒硬件和開源軟件設計整個基站架構,。

作為Open RAN的先驅，日本第四大移動運營商樂天移動（Rakuten Mobile，以下簡稱樂天）的目標是重新定義移動通信產業，通過提供有吸引力的、敏捷的服務，滿足不同客戶的需求。2019年2月，樂天宣布在一個完全虛擬化的云原生移動網絡上進行首個現實世界、商業友好的端到端試驗。樂天公開宣稱，已成功驗證系統的穩定性和可擴展性，這一方式可降低35%~40%的CAPEX和30%的OPEX。對于未來應用云原生技術的5G演進網絡而言，預計可節省50%的成本。

作為移動網絡架構演進的下一步，6G網絡創新將吸收歷史經驗，融入ICDT融合的最新進展，實現網絡的自生成、自修復、自演進、自免疫。

三、移動網絡架構創新的驅動力

6G網絡架構創新的驅動力主要來自三個方面。

一是新業務和新應用場景帶來的需求，包括更高的用戶體驗速率、更低的CP和UP延遲、更高的峰值速率、更高的連接數密度，以及空天地海無處不在的覆蓋。

二是ICDT融合的技術趨勢。隨著云計算、大數據和人工智能技術的快速進步，更高效的軟硬件解決方案將推動6G網絡架構朝著更高效、更低成本的方向發展。具體來說，6G網絡的設計必須考慮新的網絡架構、更強大的網絡功能，以及使用基于商用現貨產品而非專用硬件的通用處理器平臺。

三是傳統4G和5G網絡面臨的問題和挑戰必須在6G網絡架構中解決。例如，5G網絡的成本和能耗是4G網絡的三倍，網絡的運維也變得更加復雜，這就需要引入新的思維方式，在未來6G網絡設計中解決這些問題。

（一）面向2030年的新用例和新場景

5G網絡的快速部署和應用將促進AI、云計算、大數據的應用和發展，加快整個社會的數字化進程，顯著提高運營、生產和生活效率，明顯提升人們的生活質量，并推動整個社會走向數字化。物理世界中的每一個物體在數字世界中都將有一個數字映射，這些數字映射共同構成了數字世界。物理世界和數字世界構成了數字孿生世界。數字孿生世界可以提前預測物理世界的變化，也可以提前進行干預，避免物理世界突發事故和自然災害的發生。數字孿生世界將催生出更多與移動通信密切相關的新應用場景，包括通感互聯網、全息交互、數字孿生人、智能交互、智能工農業等，如圖4所示。

圖4 面向2030年的典型應用場景。

2030年及以后的應用和業務特征可以概括為如下六個方面：①業務與應用的需求將更加多樣化；②覆蓋立體化，以滿足不同場景間的無縫切換和業務連續性；③交互形式與內容多樣化，用戶將獲得更加沉浸式的體驗；④業務趨向定制化和個性化，需要端到端網絡按需編排與配置；⑤通信、計算、感知一體化，豐富服務類型和業務場景；⑥安全融合化，這需要更有效的安全支持，而不是打補丁的支持方式。

為了滿足這些需求，6G網絡必須支持按需服務，通過端到端網絡功能和資源的定制化編排和參數配置，確保以用戶為中心的體驗。

（二）ICDT深度融合趨勢

IT的快速發展加快了互聯網的普及，各種應用不斷涌現。云計算的出現和快速發展，加速了這一過程。大型云計算公司可以使用廉價的商用現成硬件，快速、大規模地部署計算和存儲等IT服務能力。企業或個人可以根據業務需求租用云計算公司的IT服務能力，將自己的數據存儲在云數據中心，并按需調用。這些計算能力保證了互聯網業務的快速部署和應用。

通信技術也在以驚人的速度發展和迭代。4G網絡和智能手機的普及，給移動互聯網服務帶來了前所未有的繁榮，深刻改變了人們的日常生活。智能手機已經成為人們日常生活的重要平臺，可以滿足人們出行、購物、娛樂等各種需求，這些需求產生了海量數據，包括位置、軌跡、個人偏好、娛樂、購物習慣等。通過對這些用戶行為數據的收集和分析，互聯網服務提供商可以獲得用戶肖像，實現提供個性化服務，包括精準的內容推送和便捷的服務獲取，推動了大數據應用和處理技術的快速發展。隨著全球移動通信系統、窄帶物聯網、增強機器類通信等物聯網技術的快速崛起，通信對象已經從人延伸到物，物聯網用戶的數量已經超過人的數量。例如，中國移動約有9.5億人類用戶，而物聯網用戶約為20億。大量的連接產生了海量的數據，而對這些海量數據的分析和應用，推動了社會的信息化和數字化。隨著5G網絡的部署和應用，無線傳輸速率可以達到千兆每秒（Gbps）甚至10 Gbps，無線傳輸延遲可以縮短到毫秒級，數據傳輸可靠性也從99.999%提高到99.99999%。這些都將把移動通信技術的應用帶到社會的每一個角落，實現萬物互聯。數字化轉型將為各行各業帶來繁榮，加速整個社會的數字化進程，實現“5G改變社會”的目標。

大數據已成為企業和社會的重要戰略資源，是研究人員和業界關注的新熱點。隨著4G和5G系統的普及和應用，我們可以看到，整個移動通信網絡及其應用始終在產生海量數據。這些數據包含整個社會大量豐富的信息，而數據技術（DT）的快速發展將使這些數據應用到人類生活和社會治理中，如智能購物、智能交通、智能醫療、智慧校園、智慧城市等。

大數據離不開云處理，云處理是生成大數據的平臺。大數據與云計算自2013年開始緊密融合，預計未來它們的關系會更加緊密。此外，物聯網、移動互聯網等新興計算方式將推動大數據革命，大數據營銷將發揮更大的影響力。

大數據可能是繼計算機和互聯網之后的新一輪技術革命。隨之而來的數據挖掘、ML、AI等新興技術，可能會改變數據世界的許多算法和基礎理論，實現科學技術的突破。

隨著數字化的加速，每個社會元素都將產生大量的數據，這些數據來自個人、公司、基礎設施等。由于這些數據的所有權完全不同，數據存儲、數據管理、數據共享、數據安全和隱私以及數據交易等問題變得非常難以處理。因此，未來必然會出現相關的大數據立法，明確數據的所有權和相關利益分配。與此同時，大數據存儲和管理平臺將出現，幫助大家進行數據存儲、管理和交易。

大數據的大規模部署，推動了AI應用的發展。AI是研究和發展模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術和應用系統的一門新興技術科學。AI是計算機科學的一個分支。它試圖理解智能的本質，并制造一種能夠以類似人類智能的方式做出反應的新的智能機器。自AI誕生以來，相關理論和技術日趨成熟，應用領域不斷拓展。可以想象，未來AI帶來的科技產品將是人類智慧的“容器”。AI可以模擬人類意識和思維的信息過程。目前，AI的研究領域主要包括知識表示、自動推理和搜索方法、ML、知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動編程等。AI的應用主要包括機器翻譯、智能控制、專家系統、機器人、語言、圖像識別（如人臉識別和車牌識別）、基于遺傳算法的機器人工廠、自動編程和航空航天應用。這些應用深刻地影響著我們的日常生活和工作。

在5G網絡設計中，ICDT融合的趨勢已經出現。5G CN的設計充分引入了先進的IT理念，通過SDN/NFV和SBA實現了網絡切片，為5G網絡賦能垂直行業提供了重要支持。5G移動通信網絡通常由數百萬個基站、路由器、CN網元和其他基礎設施設備以及數十億用戶組成，產生大量的數據，包括各網元的運行數據、通信過程中產生的信令數據、事件報告以及用戶在網絡中移動的相關信息。如果在這些數據中添加時間、位置等標簽，將為網絡運維的自動化和智能化帶來不可估量的價值。因此，基于用戶在網絡中的位置信息，運營商開始研究基于大數據和人工智能的網絡自動化，如大規模多輸入多輸出（MIMO）權值優化、網絡異常分析、用戶體驗分析與優化等。與此同時，3GPP已經開始研究無線網絡中的大數據采集、網絡運維中的自動化與智能化以及AI在無線資源調度中的應用?？梢钥闯觯?G標準制定的后期，DT的應用將進一步與通信技術融合。ICDT融合正在成為一種新的發展趨勢，將進一步降低5G網絡的運維成本，提升網絡業務能力和用戶體驗。

但是，我們認為現有5G系統無法與ICDT的深度融合完美匹配。網絡數據分析功能（NWDAF）就是一個例子。NWDAF是一個基于網絡數據自動感知和分析網絡的數據分析網元，參與網絡規劃、建設、運維、優化和運行的全生命周期，使網絡易于維護和控制，提高網絡資源利用率，提升用戶體驗。雖然NWDAF可以有效地提升網絡性能，但這種基于補丁式AI的5G系統暴露了一些問題：一個是數據安全問題和大量測量數據上報導致的信號開銷問題；另一個是低延遲的挑戰，因為所有數據都必須上傳到集中分析單元（如NWDAF）并在其上進行處理，而該分析單元可能部署在遠離數據源的地方。在設計6G系統時需要充分考慮這些問題。

因此，我們認為ICDT的深度融合必將成為6G網絡設計的重要驅動力，云原生、大數據、AI將在未來的網絡架構設計中發揮重要作用。

（三） 5G網絡面臨的問題與挑戰

自2019年以來，5G網絡已在全球大規模部署。5G網絡與云計算、大數據、AI，必將催生更多新的業務和應用，從而推動整個社會的數字化。隨著5G網絡的發展和新業務、新應用的不斷涌現，5G網絡將不可避免地面臨一些新的問題和挑戰。其中一些問題可能會在5G網絡的發展中得到解決；但由于5G網絡本身的局限性，有些問題可能難以解決。這些問題和挑戰將成為6G網絡設計創新的重要動力和源泉。

從5G網絡特點和近期發展來看，5G網絡將面臨以下幾個方面的挑戰。

1. 分層協議棧

在5G網絡中，空口協議采用分層模型，包括物理層、媒體訪問控制（MAC）層、無線鏈路控制（RLC）層和分組數據匯聚協議（PDCP）層。所有服務數據都必須經過這些層進行處理。每一層的處理都會引入特定的時延，從而導致時延成為瓶頸。例如，eMBB數據包在空口的典型時延為3 ms。在5G網絡研究過程中，引入了一些可以降低處理時延的方案，包括：

①允許在PDCP層進行重排序前先執行數據包解密，減少包處理量和延遲；

②去除RLC層的包級聯功能，通過解耦自動重傳請求和級聯/分段功能，實現更多線下包頭計算；

③在MAC層，允許MAC子頭放在MAC有效負荷旁邊，解決從上行鏈路授予到上行傳輸之間大約一個符號時間的潛在需求。

所有這些修改都是為了通過優化處理順序來減少時延。盡管其中一些修改是有益的，并已在5G標準中得到認可，但這些修改仍局限于現有分層體系。如果需要進一步降低空口時延，最直接的方法是突破傳統的分層體系，在數據處理通道中創造捷徑。

2. 持續演進的技術

面向垂直行業，5G網絡需要具備更多樣化的網絡能力和部署靈活性。為了滿足這些需求，5G CN引入了SBA和基于SDN/NFV的網絡切片。5G系統預期將支持端到端網絡切片。然而，在標準設計之初，網絡切片的設計和優化主要在CN和TN中進行。在5G標準早期版本，RAN并沒有針對網絡切片進行特殊設計，而是在R17版本中才開始相關研究。網絡切片的標準化涉及六個主要行業組織，它們有各自的工作分工。組織間協調進展緩慢，限制了端到端網絡切片技術的商業化。雖然3GPP發布的早期5G規范支持eMBB切片相關功能，但切片管理規范還不完善。國際電信聯盟（ITU）和互聯網工程工作組（IETF）已經從切片標識和管理接口等方面定義了TN切片的規范，但尚未定義與CN和RAN之間的協調機制。歐洲電信標準協會（ETSI）的零接觸網絡和服務管理開發了端到端切片管理實現框架和解決方案，但目前仍處于研發早期階段。電信管理論壇（TMF）正在研究3GPP切片管理架構與現有TMF架構的集成，但只發布了初稿。全球移動通信系統協會（GSMA）定義了網絡切片的應用場景和常用切片模板，發布了8種場景的切片參數和技術要求。

支持網絡切片的商用CN設備比較成熟。由于RAN切片的技術難度較大，不同設備廠家在RAN切片的實現上存在差異?？傮w而言，端到端網絡切片的實現還存在一些技術挑戰，需要多域協調和連接，復雜性較高。

為了更好地挖掘網絡切片的價值，有必要在切片管理域對網絡切片進行合理的編排和管理。圖5為網絡切片管理域示意圖，給出了切片管理域與切片網絡域的關系。在商業網絡中，這些網絡切片管理功能（NSMF）不是獨立存在的，而是嵌入到運營商的運營支持系統（OSS）和業務支持系統（BSS）中。不同運營商有不同的網絡切片管理方案，需要運營商的運維部門、IT部門、政企部門、網絡部門一起參與到切片管理域與BSS/OSS系統的集成工作中來。這對運營商來說是一個挑戰，在未來的網絡設計中應充分考慮這一點。

圖5 網絡切片管理示意圖。CSMF：通信服務管理功能；NSSMF：網絡切片子網管理功能；BOSS：業務運營支撐系統；EMS：網元管理系統；VNFM：虛擬網絡功能管理器；VIM：虛擬基礎設施管理器；SDN-O：SDN編排器；SDN-C：SDN控制器；NFVI：網絡功能虛擬化基礎設施。

3. 固化的網絡架構

（1）5G網絡部署分析

對于移動網絡而言，由于用戶的移動性，基站間的負載存在顯著差異。一般來說，在中國20%的基站是重載的，而80%的基站是輕載的。但是，每個基站通常配置滿容量，造成硬件處理能力和功耗的浪費。由于5G基站具有更大的帶寬和大規模MIMO配置，5G基站的成本和功耗約為4G基站的3倍，進一步加劇了網絡成本和功耗浪費問題。

降低網絡部署成本的一個簡單方法是，在不同的站點之間動態配置和共享硬件及處理能力。5G系統也嘗試共享硬件和處理能力。為支持5G網絡的靈活部署，引入了基站CU和DU分離架構，并討論了多種可能的CU和DU功能分割選項，如圖6所示。針對不同選項，分析討論了網絡架構和標準影響等多個方面，包括需要標準化的分割選項的數量、對長期演進（LTE）與NR互操作的影響、功能拆分的粒度等。值得注意的是，哪一種CU-DU功能分割是最合適的取決于無線網絡部署場景、約束條件和預期支持的業務等因素。經過多維對比分析，最終標準只支持了一種高層分割選項，即選項2（PDCP/RLC分割）。

圖6 CU和DU之間的功能分割。RRC：無線電資源控制；PHY：物理層；RF：射頻。

采用CU-DU分離架構， CU可以集中部署，不同站點間共享處理能力。但是在實際部署中，CU仍然與DU部署在一起，因為從網絡性能的角度來看，集中式CU的好處并不明顯。

而移動運營商為了節省CU和DU的機房租金，將多個站點的CU-DU部署在一起，如圖7所示，為不同站點間共享容量和硬件處理能力奠定了基礎。但是，由于CU和DU的硬件和軟件都是專用的，池中不同站點依然不能共享容量和硬件處理能力。實現共享的一種簡單可行的方法是使用基于SDN和NFV的云原生方法來設計CU和DU，由此可以實現物理硬件資源的動態共享，按需提供容量。當池的負載較輕時，池中的大部分硬件可以關閉以節省功耗；當負載變重時，可以啟動必要硬件來支撐站點需求。

圖7 CU部署位置示意圖。AAU：有源天線單元。

（2） 5G網絡功耗分析

高功耗是5G基站的棘手問題，也是移動運營商最重的負擔。除了CAPEX，以能耗為主的OPEX是決定5G系統發展的最重要因素。2017—2020年期間，在業界共同努力下，基站功耗得以顯著降低。但盡管如此，5G基站的功耗仍約為4G基站的3倍。

目前，5G基站滿載時的功耗甚至高達3800 W，而4G基站的平均功耗約為1000 W。在正常負載下，射頻單元消耗5G基站的大部分功率。由于大帶寬和高數據速率對基帶處理能力的要求較高，基帶處理消耗了剩余部分功率。

業界提出了多種基站節能解決方案。目前的解決方案是基于基站設備類型、覆蓋場景、節能目標、關機時間等因素，通過AI算法自動生成節能策略。這些策略包括小區關斷、載波關斷、射頻通道關斷和符號關斷。每種策略都有其特定的應用場景和對網絡質量不同程度的影響。

在6G網絡設計中，應充分考慮網絡節能方面的積累。

4. 高度復雜的運維管理

由于網絡管理和維護的方法比較傳統，目前網絡運維效率仍然較低。對5G網絡而言，運維復雜性源于基站的大規模部署、5G與4G/3G系統的互操作、5G與4G網絡的動態頻譜共享、數百個參數的配置、基于SDN/NFV的CN、網絡切片、垂直行業多樣化業務需求等多個方面。據早期報道，日本和歐洲都曾發生網絡級關閉事故，大大降低了移動運營商的聲譽。目前，運營商已經開始研究使用AI和大數據來支持智能網絡運營。但是，由于這些技術在5G網絡設計之初沒有得到充分考慮，在當前的5G網絡中難以有效支持智能運營。因此，我們認為運維自動化將是實現6G網絡低成本、高效率的重要方向。

如上考慮都在推動我們創新6G網絡，思考如何解決這些根本問題，實現靈活、低成本的網絡部署。

四、SOLIDS——一種6G移動網絡架構

針對第3節中的網絡演進三大驅動力，6G網絡預期將在以下五個方面發生新的變化，以提高網絡部署和成本效率：①網絡中需要引入數字孿生技術；②需要考慮多方數據和資源的協同管理；③需要進一步探索支持云原生和基于微服務的網絡架構；④需要簡化協議棧；⑤需要進一步解耦信令和數據。

基于如上考慮，我們提出了未來6G網絡的功能架構，稱為SOLIDS。這些網絡特性將在下一節詳細說明。所提出的網絡結構由三層四面組成，如圖8所示。分為資源層、網絡功能層和應用與服務層。資源層提供無線、計算、存儲等底層資源，并為網絡功能層的功能生成提供相應的支持和服務。網絡功能層形成特定的網絡功能，或將一種或多種網絡功能組合在一起，以滿足應用與服務層的需求。應用與服務層為客戶的業務和應用提供相應支持，實現服務定制化。

圖8 SOLIDS——三層四面6G網絡功能架構。

同時，引入數據采集面、AI面、安全面與共享協作面。數據采集面負責端到端網絡中數據的采集、清理、處理和存儲，并向其他層、其他面提供數據訂閱和更新服務。AI面提供AI引擎。AI面結合網絡中各個領域的功能需求，提供相應的大數據分析、AI算法、模型訓練服務以及相關解決方案的仿真驗證。AI面的功能可以是集中式的，也可以是分布式的，可以分布在網元和終端上，支持實時的AI應用，也可以集中在云上，利用云端海量數據實現復雜的算法。同時，可以將AI面的AI能力對外開放，也可以通過共享與協作面將外部AI能力引入AI面，實現AI能力的眾籌。安全面通過從數據采集面訂閱數據，從AI面訂閱模型，從資源層訂閱所需資源，為整個網絡提供內生安全支持。甚至可以通過共享與協作面為客戶提供安全服務，也可以將安全能力開放給外部合作伙伴，或者實現外部安全能力的眾籌。共享與協作面實現了數據、模型、網絡能力的安全共享以及眾籌、眾包。

由于虛擬化和云化技術的引入，5G CN實現了三層架構，包括資源層、虛擬化層和網絡功能層。然而5G CN僅考慮了兩個面CP和UP。對于5G RAN，硬件和軟件沒有解耦，因此，與5G CN相比，5G RAN沒有層的定義。對于6G網絡，需要端到端虛擬化和云化，因此，三層的概念可以擴展到RAN和CN。此外，在6G網絡中引入數據采集面和AI面，使內生智慧成為可能。沿用5G網絡中基于插件的補丁式安全技術很難為網絡提供無懈可擊的安全支持，因此需要專門的安全面。

（一）資源層

在通信、計算、感知一體化的發展趨勢下，除了無線資源外，計算和存儲資源也是需要關注和管理的重要資源。從網絡部署的角度，必須綜合考慮分布式和集中式計算資源的使用，包括終端與網絡之間的計算資源共享機制。

（二）網絡功能層

網絡功能層提供最基本的網絡服務能力。該層通過RAN、TN、CN功能的靈活組合，為個人用戶提供有保障的數據傳輸服務，為垂直行業提供定制化的網絡切片服務能力。當然，網絡功能層的服務能力效果離不開其他層和面的支持。網絡功能層需要從應用與服務層獲取用戶的準確需求，借助AI面合理調用網絡資源、智能編排網絡功能，通過安全面提供的安全策略為用戶提供安全服務保障。

（三）應用與服務層

應用與服務層為未來多樣化的、不可預測的應用和業務確定可量化的需求。作為最重要的參考信息，每一層或每一面都需要被量化的需求。例如，資源層可以基于此為特定的應用分配合理的計算資源或存儲資源。另一方面，應用與服務層也需要其他層或面的支持，如安全面的安全保障、數據采集面提供的用戶信息、AI面的分析服務等。

（四）數據采集面

數據采集面包括全局的數據采集與處理以及本地的數據采集與處理兩種處理模式，如圖9所示。在未來的很多場景中，用戶數據并不會被上傳到網絡中，而是在本地被處理和存儲。因此，需要集中式和分布式的數據處理和存儲。

圖9 數據采集面邏輯部署模型。

（五）AI面

從整體角度來看，集中式AI和分布式AI都是需要的。如圖10所示，集中式AI平臺利用外部和內部數據進行全局處理，并根據具體用例的需求調用AI能力，然后將結果分發到特定執行域的AI平臺?；诖?，網絡將具備泛在AI能力。

圖10 AI面邏輯部署模型。

應盡可能緊密地部署RAN、TN、CN，甚至用戶設備（UE）域內的AI能力，以提供包括模型和算法在內的實時AI能力支撐。

未來6G網絡還應該能夠向用戶開放其AI能力，就像網絡今天提供的通信能力一樣。此外，網絡還應該能夠將感知功能作為服務提供給用戶。根據用戶的要求，幫助終端調度相應的AI算法和模型，便于用戶更好地使用網絡的AI能力。

（六）安全面

內生安全系統由智能策略引擎、安全能力庫和智能安全運維三部分組成。智能策略引擎根據AI學習模型、智能調整網元和安全設備的策略，構建安全能力庫。安全能力庫根據應用和業務的安全需求，或者網絡功能的網絡安全需求，精準部署安全功能，實現主動、縱深的安全防御。智能安全運維功能將實現基于AI和大數據的安全運維自動化。

（七）共享與協作面

如前所述，6G系統將從外部引入AI能力或數據到網絡中，以提供新服務和新能力，或進一步提高數據處理效率。與此同時，網絡內的AI能力和分析的數據也將開放給第三方，以向其提供服務和所需的支持。這種眾籌、眾包行為是在共享與協作面上進行的。除了AI能力和數據信息開放之外，安全能力、資源、應用與服務需求以及網絡功能也將引入到6G網絡中或實現對外開放。因此，共享與協作面與所有其他層和面都密切相關。

五、SOLIDS網絡特征

6G網絡架構SOLIDS支持六大網絡特性，包括柔性、按需服務、至簡、內生智慧、數字孿生、內生安全，如圖11所示。

圖11 六大網絡特征。

（一） 柔性

6G網絡的第一個特征是柔性。未來的網絡將是端到端軟件可定義和云原生的網絡，這將有助于實現快速業務部署、功能軟件版本的快速迭代、資源（如無線頻譜、計算和存儲）的動態共享，以及網絡自動化和智能化。6G網絡的柔性體現在以下三個方面。

在應用與服務層，實現以用戶為中心的網絡。網絡是為用戶服務的，因此網絡的設計必須充分考慮用戶的需求，按需激活網絡功能，使網絡隨用戶“移動”。

在資源層，網絡應該具備按需調度分布式網絡資源的能力。為了滿足新的場景與應用對數據流量和傳輸時延的需求，未來網絡將具備在網計算、在網存儲等更多維度的能力，從“傻瓜式管道”轉變為真正的“智能網絡”。與之相應的，計算、存儲、傳輸等資源也將遍布于端到端網絡的每個節點。通過引入區塊鏈等新技術，實現云、網、邊之間資源的按需分配和靈活調度，從而在資源維度實現網絡柔性。

在網絡功能層，網絡應能靈活、獨立地擴展網元能力，并能快速迭代和演進軟件功能。具體來說，6G網絡應該是端到端SBA的，如圖12所示。為了實現這一點，6G系統需要重點關注RAN的服務化。與5G網絡中已經基本完成的SBA CN相比，服務化RAN需要對網絡架構做出更多的改變，比如修改分層協議棧。

圖12 柔性網絡。

（二）按需服務

6G網絡的第二個特征是按需服務。數字孿生世界將催生大量新的業務和場景，這些業務和場景的需求將會千變萬化。因此，6G網絡必須具備更好的用戶行為、用戶意圖的感知能力，同時能夠根據用戶的需求進行功能部署、參數配置和資源配置，如圖13所示。此外，6G網絡應該提供粒度更小的功能服務，用戶可以根據自己的需求自由組合服務類型和服務等級。

圖13 按需服務網絡示例。RRM：無線資源管理。

實現按需服務的第一個先決條件是實時感知應用和業務需求。可以通過應用與服務層、數據采集面、AI面之間的協作，提前預測未來業務和應用的需求。當用戶需求發生變化時，網絡按需為用戶實現業務模式和業務內容的無縫切換。第二個先決條件是無線資源的按需配置。分布式資源層作為統一的基礎設施平臺，提供無線、計算、存儲等資源。將應用和業務需求與采集的網絡和資源狀態相結合，實現按需資源分配。第三個先決條件是網絡功能的按需編排。未來，這些服務對RAN、TN和CN各子域網絡的要求會更加多樣化和個性化。網絡需要結合感知的數據，將用戶需求分解到RAN、TN、CN三個域中，每個域根據自己的能力匹配最合適的功能組合。

（三）至簡

6G網絡的第三個特征是至簡網絡。6G網絡需要考慮空天地海立體覆蓋。在未來的6G網絡中，同構或異構網絡需要被統一管理，以為用戶提供一致的用戶體驗。

在傳統方法中，需要設計不同網絡來支持不同場景，如衛星、蜂窩、電纜和水下等。為了保證業務連續性，不同網絡之間引入了互操作，但這些互操作是非常受限的。由于不同網絡在協議設計和訪問機制上的差異，傳統網絡無法支持有QoS保證的業務連續性。當用戶離開目標網絡時，其服務可能會被丟棄或降級。

圖14所示的網絡架構是未來網絡架構的一個示例，其中設計了一個統一的CN以簡化網絡架構。通過融合無線接入技術（RAT）和統一接入機制，一個CN可以連接到不同的RAT，實現不同RAT之間的無縫切換。

圖14 統一接入CN。

至簡網絡的第二層含義是統一的信令控制。通過統一的信令和動態數據接入，保證可靠的移動性管理和快速業務接入、一致的用戶業務體驗、低接入時延、低小區間干擾。如圖15所示，未來網絡將分為兩層：一層是廣域信令層，可工作在700 MHz等低頻頻段；另一層是數據接入層，可工作在大帶寬的高頻段，如3.5 GHz、毫米波、太赫茲頻率和可見光。數據基站的按需開啟可以顯著降低并發服務基站的數量，從而大大降低網絡的成本和功耗。

圖15 統一信令控制。

（四）內生智慧

6G網絡的第四個特征是內生智慧。近年來，AI技術取得了重大進展，作為一種工具，可以幫助運營商提高網絡的運維效率、業務的效率和能力。文獻[42]采用了不同核心的支持向量機算法，通過移動網絡關鍵性能指標（KPI）識別流量熱點以及預測小區熱點。文獻[43]提出了一種能夠準確預測一個區域長期移動流量的時空神經網絡結構。在移動邊緣計算系統中，深度神經網絡和數字孿生體被用來實時計算用戶關聯方案，確定最優資源分配策略，優化系統能耗。文獻[45]采用具有噪聲的基于密度的聚類算法（DBSCAN密度聚類算法）和大數據技術來跟蹤預測用戶的移動軌跡，挖掘用戶的移動模式。

在5G網絡中，運營商一直在考慮如何利用AI實現網絡的自動化運維，實現智能網絡。然而，由于4G/5G網絡架構的設計沒有考慮到對AI的支持，所以在4G/5G網絡中的AI應用是作用在某些具體情況，其中數據收集、算法優化、運算處理是在相應的網元上進行或者說是將一個外部處理單元作為一個新的網元添加到網絡當中。對于不同的AI用例，可能需要對網絡進行不同的修改，這給網絡的管理和運營帶來了困難。相反，由于在先前的網絡架構和協議中沒有預先定義數據收集接口，而當前基于實現的數據收集服務器/設備，如深度包檢測、數據探針等，無法及時提供高效的數據，數據有效性也面臨挑戰。這些因素決定了AI的性能和效率遠遠落后于預期。

如圖16所示，6G網絡架構將支持泛在AI能力，并按需提供AI能力，這種AI能力可以是分布式的，也可以是集中式的，類似于人體的大腦和神經網絡。同時，6G通過AI平臺將外部AI功能引入網絡，提供新的業務和新的容量，并且也將外部數據引入網絡，進一步提高數據處理效率。此外，網絡中的分析數據和AI能力也可以開放給第三方，以向其提供服務和所需的支持。

圖16 內生智慧。MEC：多接入邊緣計算。

如圖17所示，內生智慧系統包括AI模型管理、訓練數據管理、AI模型評估、AI模型優化、數據分析和知識庫管理六大功能實體。AI模型管理包括模型的選擇、生成、存儲、更新、傳輸和刪除。管理的模型包括網絡資源層、網絡功能層、應用與服務層的各種模型，它們用于優化這些層上的相關實體。訓練數據管理提供模型訓練所需的訓練樣本，并根據模型性能要求對訓練數據進行定制和預處理。AI模型評估用于評估AI模型的性能。利用AI模型的推理結果對各實體進行優化后，收集生成的性能指標，計算評估結果，然后將其傳遞給AI引擎。然后對AI模型進行相應的優化（如更改模型結構、更改算法、再訓練等）。數據分析是主要功能，包括AI模型訓練和基于實時數據的推理。通過數據采集面獲得所需數據。知識庫對AI模型的應用結果進行總結和提取，提取規則或關系模式，并從外部導入專家經驗。AI模型、訓練數據和知識可以被第三方重用和共享。同時，內生智慧系統的六大功能/服務也可以在網絡功能層與其他各方共享，提供所需的應用和服務。

圖17 內生智慧的邏輯部署模型。

（五）數字孿生

6G網絡的第五個特征是數字孿生網絡。2030年后的社會將是上文提到的數字孿生社會，數字孿生技術也可以應用到6G網絡中，實現完全數字化。通過數字孿生，每個網絡實體和用戶服務都可以通過實時信息采集實現數字化。實時狀態監測、軌跡預測，對可能發生的故障和服務惡化進行早期干預將成為可能；從而提高整個網絡的運行效率和服務效率。還可以通過數字孿生提前驗證網絡新功能部署的效果，加快對新功能的改進和優化，實現新功能的快速、自動引入，從而實現網絡的自我演進。

開發數字孿生網絡，從所有網絡域獲取數據是至關重要的。如圖18所示，通過對各個網絡實體和功能的數據處理和參數化建模，可以得到虛擬空間中整個網絡的數字建模。用戶的數字孿生可能包括用戶軌跡、移動速度、流量類型、流量模型、數據速率和通道狀態等數據。云原生RAN的數據可能包括無線資源模型、硬件資源模型、無線協議模型、無線信道模型、網絡服務狀態以及KPI和指標數據。類似的建模過程和數字孿生也可以發生在TN和CN中。AI引擎根據獲得的數字孿生數據，利用AI算法預測網絡狀態。網絡規劃實體將不斷尋找實體網絡的最優狀態，并通過仿真進行驗證，然后在管理域執行相應的操作將其映射到現實世界中的網絡上。

圖18 基于數字孿生的網絡自治。OAM：運行、管理與維護中心。

反之，網絡的數字孿生還可以驗證數字領域的新功能、服務和優化特性，以避免任何負面影響，從而實現高水平的網絡自動化和“零接觸維護”。

任何網絡資源對象都可以在數字域中生成相應的數字孿生體，包括底層的物理資源、網絡功能以及上層的各種應用和服務。數字孿生體的產生依賴于各種數據采集、數據處理和存儲以及數字孿生建模技術。為了實現資源對象的優化，數字孿生網絡根據采集到的數據和信息，建立其優化模型，生成其未來時間點的數字規劃體。然后，通過調用配置函數，可以為每個資源對象實現數據規劃。上述數字孿生網絡功能以及數字域與物理域之間的連接管理、同步優化等功能都是網絡功能。數字孿生網絡的數據包括數字孿生體、數字規劃體和智能模型。數字孿生網絡通過這些功能和數據，向上提供各種應用和服務，向下調用和優化各種資源對象。同時，數字孿生網絡可以通過各種共享技術與第三方共享上述功能和數據。此外，它還可以通過各種安全技術防止攻擊和篡改。

（六）內生安全

數字孿生社會是未來社會發展遠景的必然趨勢。物理世界的每個對象都將數字化，具備數字副本。因此整個社會在生產、生活、社會治理等諸多方面將發生重大變化。

虛擬空間中數字孿生體的變化和操作將直接影響到物理實體，因此也會帶來更多的安全風險。如果虛擬空間的安全受到威脅，將直接影響到物理世界的安全。有人預測，未來的戰爭將不是對物理世界的攻擊，而是對數字孿生世界的攻擊，這可能直接導致物理世界的毀滅。因此，安全對未來社會將會更加重要。在6G時代，運營商網絡、人、工廠、企業、政府基礎設施等的數字孿生將存在于數字空間，因此網絡安全至關重要。

從當前網絡設計角度來看，安全設計獨立于網絡架構，基本上采用打補丁的方式。因此在安全和效率方面仍存在改進的空間。云計算、大數據、AI技術的快速發展和進步，為6G網絡的安全設計提供了新的手段和支撐。6G網絡安全系統應該像人體免疫系統一樣，能夠主動防御風險和安全攻擊，當主動防御失效時，還可以通過外部干預進行保障和控制。

因此，6G網絡的最后一個特征是內生安全，如圖19所示。網絡將實時監控其安全狀態，預測潛在風險。將攻擊防御與風險預測相結合，實現風險預測、主動免疫等智能安全。通過網絡智能實體間的交互與協作，形成智能共識，消除干擾，為信息和數據提供高水平的安全保障?；贏I和大數據技術，精準部署安全功能，優化安全策略，實現主動、縱深安全防御。對網絡基礎設施、軟件等提供主動免疫，利用可信計算技術提升基礎平臺的安全水平。通過端、邊、網、云的泛在協同，準確感知整個系統的安全狀態，妥善處置安全風險，使6G網絡的安全最大化，實現網絡安全向網絡空間安全的全面升級。

圖19 內生安全邏輯部署模型。

六、總結

5G網絡的快速商用加速了大數據、云計算和AI的發展，推動了ICDT的深度融合。ICDT的融合孕育出一個云原生和軟件可定義的移動網絡。6G移動網絡的設計需要考慮5G網絡面臨的問題和挑戰、ICDT融合趨勢以及2030年后數字孿生世界催生的新業務和應用需求。本文回顧了移動網絡架構的演進歷史，提出了三層四面6G移動網絡的功能架構，并分析了其內在網絡特征，即柔性、按需服務、至簡、內生智慧、數字孿生和內生安全。詳細的機制、流程、協議和接口設計將在今后的工作中進一步研究。

審核編輯 ：李倩